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用切比雪夫多项式标准化GPS卫星轨道 总被引:1,自引:0,他引:1
根据精密星历提供的等时间间隔点上的卫星坐标,采用切比雪夫多项式拟合的方法,选用达到精度要求的最佳拟合多项式阶数,对GPS卫星轨道进行标准化,从中得出:选用不同的多项式阶数直接影响到拟合的精度。 相似文献
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单频GPS整周模糊度动态快速求解的研究 总被引:2,自引:1,他引:2
提出了一种动态快速求解整周模糊度的方法,即先对系数阵进行QR分解,然后通过矩阵变换使模糊度参数和位置参数分离,从而降低矩阵的维数,满足实时动态求解的要求,最后应用LAMBDA方法搜索模糊度。为验证该算法,用单频GPS接收机进行了静态定位和动态定位两种试验。结果表明,静态定位误差小于1cm,动态定位误差小于3cm。由此可见,该方法能够为动态用户快速而精确地实施GPS单频动态定位。 相似文献
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针对广西地区探空站稀少,难以获得精确的T_m问题,GGOS atmosphere提供了利用ECMWF的相关资料计算而得到的时间分辨率为6h(UTC 00:00:00,06:00:00,12:00:00,18:00:00)、空间分辨率为2.5°×2°的全球T_m格网数据可以在没有气象数据的情况下获得较高时空分辨率的T_m,该文利用GGOS atmosphere T_m格网数据对广西地区4个探空站插值T_m,并用无线电探空数据计算的T_m检验其精度;对误差进行分析后,选取最优小波基与尺度对其残差去噪,利用去噪后得到的曲线建立T_m的改正模型。实验结果表明,插值T_m经基于小波去噪的模型改正后,其RMSE为1.29K;Bevis模型的RMSE为10.71K;GPT2_1W模型的RMSE为3.56K;改正模型精度优于传统模型,可以达到地基GPS反演GNSS-PWV的精度要求。 相似文献
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基于GPS新型L5信号的地表雪深反演研究 总被引:1,自引:0,他引:1
利用GPS多路径反射信号测量地表雪深具有全天候和高时空分辨率的特点,因此其可作为一种代替气象站监测雪深的新手段。然而,先前大多数研究仅使用了GPS L1和L2C波段信噪比数据探测积雪深度。为验证新型的L5信号在雪深反演方面的优越性,本文阐述了GPS-R技术反演雪深的原理,利用Lomb-Scargle周期图法所处理的受积雪表层影响的信噪比数据计算了频谱振幅强度,通过获取频谱特征值与天线高度的关系求解雪深值,最后分别与L1反演结果和实测雪深数据进行了对比。试验结果表明:与现有的GPS-R测量雪深结果相比,利用新型的L5反射信号反演地表雪深的精度更佳;采用GPS-R技术探测雪深对把握测站区域内的雪深变化情况和淡水资源储量具有重要价值。 相似文献
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本文采用中国沿海地区13个探空站2010~2014年实测地表温度Ts与平均温度Tm数据,利用傅里叶级数分析法精化中国沿海地区Tm模型,并将2015年探空站实测Tm数据与精化模型进行对比检验。结果表明,精化模型在Tm探测方面具有更高的计算精度,其计算大气可降水量的误差概率分布趋近于正态分布,具有较强的稳定性。 相似文献
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一种优化模糊度搜索方法的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
对于高精度测量和导航,GPS载波相位整周模糊度的快速求解仍然是一个难点,尤其对于单频接收机。提出一种快速求解整周模糊度的方法,其基本思想采用分步求解,首先应用最小二乘模糊去耦调节法(LAMBDA)搜索出来的模糊度作为初始值,然后应用卫星分组方法降低搜索维数,并应用极大似然准则,构造搜索函数,最后应用最优化原理,搜索出最优的模糊度参数,并从三个方面对其进行检验,即RATIO检验,OVT检验,多项式拟合残差检验。为验证该算法,我们用单频GPS接收机进行了实验,利用本文方法在11 S以内正确确定了模糊度,其基线长误差小于3MM,表明该方法不但可以改进模糊度的搜索速度,而且可以进一步提高其可靠性和成功率。该方法可广泛应用于定向及姿态测量。 相似文献
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一种基于熵权法的小波去噪复合评价指标 总被引:2,自引:0,他引:2
传统的评价指标在真值未知的情况下不能满足小波去噪质量评价的要求。为此,借助变化率特征重新构建均方根误差变化量和平滑度变化量两个指标,利用熵权法定权将归一化后的两个指标线性组合,所得到的新指标即为复合评价指标。该方法借助指标的变化率随分解层数的增加表现出明显的收敛特性来确定去噪最优分解层数。实验表明,该方法能够在真值未知的情况下准确地指导小波分解,确定去噪最优分解层数,从而达到最优去噪效果。 相似文献
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大气加权平均温度(Tm)是全球导航卫星系统(GNSS)水汽监测的关键参数。针对中国区域地形起伏较大的特点,本文构建了顾及精细季节变化的Tm垂直递减率函数模型,在此基础上,利用2007—2014年的Global Geodetic Observing System(GGOS)atmosphere格网数据建立了中国区域的Tm格网新模型(简称为CTm模型)。以2015年GGOS格网数据和无线电探空资料为参考值,对CTm模型进行精度检验,并与常用的Bevis公式和GPT2w模型进行比较分析。结果表明:①以GGOS格网数据为参考值,CTm模型的年均偏差和均方根误差(RMS)分别为-0.52 K和3.28 K,相比于GPT2w-5和GPT2w-1模型,精度(RMS值)分别提高了27%和13%;②以探空数据为参考值,CTm模型的年均偏差和RMS误差分别为0.26 K和3.75 K,相对于GPT2w-5和GPT2w-1模型,精度分别提高了21%和16%,尤其在中国西部地区,CTm模型表现出更为显著的优势。此外,将CTm模型用于GNSS水汽计算,其引起的水汽计算RMS误差和相对误差分别为0.29 mm和1.36%。CTm模型不需要实测气象参数,因此,在中国区域的GNSS实时高精度水汽探测中具有重要的应用。 相似文献
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